《表2 基于Mask R-CNN测量麦穗表型的平均绝对误差》

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《小麦麦穗几何表型测量的精准分割方法研究》

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利用3种算法对每组麦穗测量长和宽的均值，与麦穗长和宽的实际测量平均值对比，利用公式（9）计算出绝对误差（表2），再利用公式（10）计算相对误差（表3）。由表2可见:Mask R-CNN方法测量穗长和穗宽的平均绝对误差分别为3.30和0.72 mm，其中穗宽小于已有研究中的4.70 mm[27]。从表3可见:OTSU对麦穗长和宽测量的相对误差分别为4.20%和5.20%，平均误差为4.70%；FCN对麦穗长和宽测量的相对误差分别为10.40%和3.50%，平均误差为6.95%；Mask R-CNN对麦穗长和宽测量的相对误差分别为3.40%和4.10%，平均误差3.75%，低于前面两种方法，且优于已有研究中的3.95%[28]。由此可得，Mask R-CNN在对穗部的表型测量上有更高的精确度。